google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash — це мультимодальна ШІ-модель від Google із 1M контексту, виводом на 64K та можливістю агентичного кодування за $0.75 за мільйон вхідних token.

MultimodalHigh-SpeedGoogle DeepMindLong ContextAgentic Coding
google logogoogleGemini 32026-09-02
Контекст
1Mтокенів
Макс. вивід
66Kтокенів
Ціна вводу
$0.75/ 1M
Ціна виводу
$3.75/ 1M
Модальність:TextImageAudioVideo
Можливості:ЗірІнструментиПотокова передачаМіркування
Бенчмарки
GPQA
59%
GPQA: Наукові питання рівня аспірантури. Строгий бенчмарк з 448 питаннями з біології, фізики та хімії. Експерти PhD досягають лише 65-74% точності. Gemini 3.8 Flash набрав 59% у цьому бенчмарку.
HLE
45.4%
HLE: Експертне міркування високого рівня. Тестує здатність моделі демонструвати міркування експертного рівня в спеціалізованих областях. Gemini 3.8 Flash набрав 45.4% у цьому бенчмарку.
MMLU
88.2%
MMLU: Масове багатозадачне розуміння мови. Комплексний бенчмарк з 16 000 питань з 57 академічних предметів. Gemini 3.8 Flash набрав 88.2% у цьому бенчмарку.
MMLU Pro
76.5%
MMLU Pro: MMLU Професійна версія. Покращена версія MMLU з 12 032 питаннями та складнішим форматом з 10 варіантами відповідей. Gemini 3.8 Flash набрав 76.5% у цьому бенчмарку.
SimpleQA
42%
SimpleQA: Бенчмарк фактичної точності. Тестує здатність моделі надавати точні, фактичні відповіді. Gemini 3.8 Flash набрав 42% у цьому бенчмарку.
IFEval
87.5%
IFEval: Оцінка виконання інструкцій. Вимірює, наскільки добре модель виконує конкретні інструкції та обмеження. Gemini 3.8 Flash набрав 87.5% у цьому бенчмарку.
AIME 2025
82%
AIME 2025: Американський запрошувальний математичний іспит. Математичні задачі змагального рівня з престижного іспиту AIME. Gemini 3.8 Flash набрав 82% у цьому бенчмарку.
MATH
78%
MATH: Математичне розв'язування задач. Комплексний математичний бенчмарк, що тестує розв'язування задач з алгебри, геометрії, аналізу. Gemini 3.8 Flash набрав 78% у цьому бенчмарку.
GSM8k
94%
GSM8k: Математика початкової школи 8K. 8 500 математичних текстових задач рівня початкової школи. Gemini 3.8 Flash набрав 94% у цьому бенчмарку.
MGSM
91%
MGSM: Багатомовна математика початкової школи. Бенчмарк GSM8k, перекладений 10 мовами. Gemini 3.8 Flash набрав 91% у цьому бенчмарку.
MathVista
68%
MathVista: Математичне візуальне міркування. Тестує здатність розв'язувати математичні задачі з візуальними елементами. Gemini 3.8 Flash набрав 68% у цьому бенчмарку.
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: Бенчмарк програмної інженерії. AI-моделі намагаються вирішити реальні проблеми GitHub у проектах Python. Gemini 3.8 Flash набрав 49% у цьому бенчмарку.
HumanEval
85%
HumanEval: Задачі програмування на Python. 164 задачі програмування, де моделі повинні згенерувати правильні реалізації функцій Python. Gemini 3.8 Flash набрав 85% у цьому бенчмарку.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: Живий бенчмарк програмування. Тестує здібності програмування на постійно оновлюваних реальних завданнях. Gemini 3.8 Flash набрав 65% у цьому бенчмарку.
MMMU
69.5%
MMMU: Мультимодальне розуміння. Бенчмарк мультимодального розуміння з 30 предметів університетського рівня. Gemini 3.8 Flash набрав 69.5% у цьому бенчмарку.
MMMU Pro
52%
MMMU Pro: MMMU Професійна версія. Покращена версія MMMU зі складнішими питаннями. Gemini 3.8 Flash набрав 52% у цьому бенчмарку.
ChartQA
86%
ChartQA: Відповіді на питання за діаграмами. Тестує здатність розуміти та аналізувати інформацію з діаграм і графіків. Gemini 3.8 Flash набрав 86% у цьому бенчмарку.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Візуальні питання за документами. Тестує здатність витягувати інформацію із зображень документів. Gemini 3.8 Flash набрав 93.5% у цьому бенчмарку.
Terminal-Bench
89.4%
Terminal-Bench: Термінальні/CLI завдання. Тестує здатність виконувати операції командного рядка. Gemini 3.8 Flash набрав 89.4% у цьому бенчмарку.
ARC-AGI
4%
ARC-AGI: Абстракція та міркування. Тестує гнучкий інтелект через нові головоломки на розпізнавання патернів. Gemini 3.8 Flash набрав 4% у цьому бенчмарку.

Про Gemini 3.8 Flash

Дізнайтеся про можливості Gemini 3.8 Flash, функції та як це може допомогти вам досягти кращих результатів.

Огляд моделі

Gemini 3.8 Flash, це високоефективна мультимодальна model від Google DeepMind, випущена у вересні 2026 року. Створена на базі апаратного забезпечення Google Tensor Processing Unit, система нативно приймає текст, аудіо, зображення високої роздільної здатності та відеопотоки тривалістю до двох годин в межах єдиного context window розміром 1 048 576 token. Вихідна ємність досягає 65 536 token за запит. Model впроваджує налаштовувані бюджети міркувань у параметрах low, medium та high, дозволяючи інженерам збалансувати затримку виконання зі споживанням token.

Агентичне виконання та архітектура

Model орієнтована на довгострокові завдання кодування та керування терміналом. Замість завершення роботи після одного проходу виводу, Gemini 3.8 Flash підтримує цикли рекурсивного виконання та автономну взаємодію з інструментами. Навчання наголошувало на маніпуляціях з контейнерами, інтерфейсах командного рядка та робочих навантаженнях кібербезпеки. Таке навчання забезпечує нижчий рівень помилок у наборах тестів та самокорекцію під час живих збірок у таких середовищах, як Google Antigravity.

Продукційні робочі навантаження та заземлення

Розробники розгортають Gemini 3.8 Flash для додатків, чутливих до затримки, що вимагають детермінованого використання інструментів. Нативні інтеграції підключають model безпосередньо до заземлення Google Search та даних Google Maps без окремих конвеєрів пошуку. Хоча флагманські frontier model зберігають переваги у творчих завданнях із відкритим кінцем, 3.8 Flash забезпечує порівнянні бали оцінки кодування за нижчою ціною інференсу.

Gemini 3.8 Flash

Випадки використання для Gemini 3.8 Flash

Відкрийте різні способи використання Gemini 3.8 Flash для досягнення чудових результатів.

Автономне обслуговування термінала

Виконує рефакторинг кількох файлів, запускає тестові набори всередині середовищ у контейнерах та самостійно виправляє помилки виконання.

Завантаження відео великих обсягів

Аналізує сирі двогодинні відеозаписи та аудіопотоки безпосередньо у своєму вікні на 1M token без зовнішніх конвеєрів попередня обробка.

Вилучення даних із фінансових звітів

Обробляє довгі фінансові звіти та складні візуальні PDF-файли для розрахунку показників балансу у перевірений JSON.

Швидке прототипування UI

Створює повноцінні вебдодатки, інтерактивні інформаційні панелі SVG та симуляції WebGL менш ніж за п'ятнадцять секунд.

Валідація захисної безпеки

Сканує репозиторії вихідного коду для виявлення вразливостей логіки, відстеження зіпсованих змінних та генерації можливих регресійних патчів.

Оркестрація агентів із низькою латентністю

Виступає швидким планувальником дій у ієрархічних мультиагентних налаштуваннях, викликаючи зовнішні інструменти, підкріплені Google Search.

Сильні сторони

Обмеження

Економіка агентичного кодування: Досягла 73.7% на DeepSWE v1.1 та 89.4% на Terminal-Bench 2.1 за вступною ціною $0.75 за мільйон вхідних token.
Високе споживання token при глибокому мисленні: Високі конфігурації міркувань виконують розширені внутрішні цикли, які збільшують вихід token до 30% порівняно з 3.7 Flash.
Нативна мультимодальність з довгим контекстом: Обробляє до 1 048 576 token комбінованого аудіо, відео та тексту без сторонніх конвеєрів вилучення кадрів.
Нижча точність на складних термінальних бенчмарках: Набирає 19.1% на Terminal-Bench 4.0, поступаючись більшим frontier model, таким як Claude Opus 5, у складних завданнях із контейнерами.
Налаштовувані бюджети міркувань: Надає рівні мислення low, medium та high, щоб розробники могли регулювати затримку token та глибину за запитом.
Незначне покращення екзаменаційних міркувань: Загальні наукові міркування показали незначні зміни, набравши 45.4% на Humanity's Last Exam порівняно з 45.7% у 3.7 Flash.
Інтеграція із заземленими інструментами: Нативно підключається до API Google Search та Google Maps для надання перевірених фактологічних відповідей з низьким рівнем галюцинацій.
Заплановане підвищення цін: Вступна ціна закінчується 31 грудня 2026 року, подвоюючи витрати до $1.50 за вхідні та $7.50 за вихідні token за мільйон.

Швидкий старт API

google/gemini-3.8-flash

Переглянути документацію
google SDK
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "Analyze this code repository structure for memory leaks.",
    config: {
      maxOutputTokens: 8192,
      thinkingConfig: { thinkingBudget: 2048 }
    }
  });
  console.log(response.text);
}

main();

Встановіть SDK і почніть робити API-виклики за лічені хвилини.

Що кажуть люди про Gemini 3.8 Flash

Подивіться, що думає спільнота про Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash, це черговий стрибок у можливостях агентування... наша 3-тя оновлена Flash model всього за 6 тижнів.
Logan Kilpatrick
twitter
Швидкість у поєднанні з тим, що ця штука справді добре знається на географії та геопросторових навичках, просто приголомшує.
MapDev
hackernews
Gemini 3.8 Flash очолює benchmark Redactle LLM... вона також виконує оцінки дешевше і швидше, ніж майже будь-які інші model.
PuzzleSolver
reddit
Я головним чином використовую antigravity для роботи. За останній рік ми пройшли шлях від очікування результату хвилинами до майже ідеальної роботи за 10 секунд.
SaaSBuilder
hackernews
Gemini Flash 3.8 перевершує Opus 5 у 15 разів за нижчою ціною на чотирьох автономних завданнях з фізики three.js.
GraphicsCoder
twitter
Context window на 1M, що обробляє відео напряму без попереднього перетворення на зображення, заощаджує тонну інженерної роботи.
VideoAIPro
reddit

Відео про Gemini 3.8 Flash

Дивіться навчальні матеріали, огляди та обговорення про Gemini 3.8 Flash

Deep SUI V1.1 Gemini 3.8 Flash coming in at 73.7%... effectively even with Claude Opus 5 which was just released

Then we have terminal bench 2.1. It got the number one score at 89.4. This is agentic terminal coding

good. So, Claude Opus 5 absolutely dominating the competition, coming in at 1824, second place 1710 for GPT 5.6 Soul, and then kind of a much less good score of 1545 for Gemini 3.8 Flash. So

According to artificial intelligence index, it's essentially at the Pareto frontier of cost versus performance

Compared to the previous Gemini flash model, this ate a lot more tokens for a given task... up to 30% increase

For token generation, you can expect up to 300 tokens per second according to the Artificial Intelligence Index.

It's really impressive that at this price you are getting Opus 5 level of intelligence

The big problem of Gemini is solved which is it is not adding too much of waste content on the website

And guys, make no mistake, this is an impressive model because every couple of weeks we are seeing new models from Gemini like 3.6, 3.7 Flash and now 3.8 Flash.

Більше ніж просто промпти

Прискорте вашу роботу з AI-автоматизацією

Automatio поєднує силу AI-агентів, веб-автоматизації та розумних інтеграцій, щоб допомогти вам досягти більшого за менший час.

AI-агенти
Веб-автоматизація
Розумні робочі процеси

Професійні поради для Gemini 3.8 Flash

Експертні поради, які допоможуть вам отримати максимум від Gemini 3.8 Flash та досягти кращих результатів.

Обирайте рівні мислення явно

Налаштуйте інтенсивність мислення на low для перетворення структурованих даних або на high для налагодження в терміналі, щоб контролювати використання token.

Увімкніть кешування контексту

Активуйте кешування контексту Gemini API на prompt розміром понад 32 000 token, щоб зменшити витрати на вхідні дані до 75 відсотків.

Заземлюйте запити нативними інструментами

Оголошуйте інструменти Google Search та Maps безпосередньо в запиті, щоб отримувати перевірені реальні факти та свіжі дані.

Надавайте прямий зворотний зв'язок від компілятора

Передавайте вивід компілятора та тестів безпосередньо назад до model, щоб вона могла виправляти синтаксичні та логічні помилки в циклах.

Відгуки

Що кажуть наші користувачі

Приєднуйтесь до тисяч задоволених користувачів, які трансформували свою роботу

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Пов'язані AI Models

deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
other

MiMo V2.5 Pro

Other

MiMo V2.5 Pro is Xiaomi's open-source 1.02T parameter MoE model featuring a 1M context window, native multimodality, and elite agentic coding performance.

1M context
$1.00/$3.00/1M
deepseek

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek

DeepSeek-V4-Flash is an open-weight 1M context AI model scoring 54.4% on SWE-bench at $0.14 per 1M tokens, optimized for agentic coding and reasoning.

1M context
$0.14/$0.28/1M
moonshot

Kimi K2.7 Code

Moonshot

Kimi K2.7 Code is a 1T parameter MoE model from Moonshot AI. It features a 262k context window and 30% more efficient reasoning for software engineering.

262K context
$0.95/$4.00/1M
anthropic

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's first hybrid reasoning model, delivering state-of-the-art coding capabilities, a 200k context window, and visible thinking.

200K context
$3.00/$15.00/1M
minimax

MiniMax M2.5

minimax

MiniMax M2.5 is a SOTA MoE model featuring a 1M context window and elite agentic coding capabilities at disruptive pricing for autonomous agents.

1M context
$0.15/$1.20/1M
google

Gemini 3.6 Flash

Google

Gemini 3.6 Flash is Google's high-speed model featuring a 17% reduction in token consumption, $1.50/M input pricing, and advanced 3D visualization.

1M context
$1.50/$7.50/1M
google

Gemini 3.5 Flash

Google

Gemini 3.5 Flash is Google's high-speed multimodal model with a 1M context window, optimized for sub-second agentic loops and complex coding tasks.

1M context
$1.50/$9.00/1M

Часті запитання про Gemini 3.8 Flash

Знайдіть відповіді на поширені запитання про Gemini 3.8 Flash